伴随着科学技术的发展以及国民经济的增长,数字图像处理和模式识别,已经成为科学研究、社会生产中不可缺少的工具,电能表自动识别系统,就是其在生活中的应用。为实现电能表读数和条码的自动识别,设计了一个基于数字图像处理的自动识别系统,主要包括：图像的预处理、目标区域的定位与二值化、图像识别三个部分。在电能表图像预处理阶段,为减小电能表外边框对图像识别的影响,采用了一种基于电能表图像灰度分布去除电表外边框的方法；接着采用中值滤波进行图像平滑,以减小噪声对边缘提取的干扰,然后采用Sobel边缘检测算子检测图像的水平边缘,再进行基于Hough变换的倾斜校正,这种方法具有较高的检测精度和速度。根据条形码黑白条间隔排列的特点,采用扫描线法寻找满足条码跳变特征的区域,实现条码的定位；而对于电能表读数区域,采用边缘检测与投影法相结合的定位方法。为有效地将目标与背景分离开来,在图像二值分割时,结合读数区域的特点,在局部极值二值化(LEVBB)法的基础上,提出了一种改进的自适应阈值的分割算法,对于条码,采用了一种将局部阈值与边缘特性相结合的二值化方法,为下一步图像识别奠定了基础。在图像识别阶段,根据数字字符的先验知识,采用一种改进的投影算法对字符进行分割,然后采用结构特征法进行单个字符的识别。接着分析了数字电表中Code128条码的编码规则,并介绍了条码的识别方法。实验证明,本文的方法取得较好的识别效果,具有一定的可行性。